近幾年, 人工智能技術收獲了明顯進步, 在一步步地趨向于從實驗室朝著產(chǎn)業(yè)應用的寬廣舞臺邁進, 面對這樣的情形, 企業(yè)AI定制漸漸開始嶄露頭角, 變成企業(yè)數(shù)字化轉型進程里相當關鍵的一條路徑。何謂企業(yè)AI定制呢, 詳細說來, 是按照企業(yè)自身特有的業(yè)務需求, 豐富的數(shù)據(jù)特征, 復雜的運營場景, 而對人工智能模型去開展針對性開發(fā), 進行系統(tǒng)訓練, 實施精準部署的全流程。這個流程跟單純采購通用AI 產(chǎn)品存在本質(zhì)不同, 它側重借助深度定制, 使AI能力和企業(yè)實際業(yè)務達成深度融合, 進而更有力地推動企業(yè)發(fā)展。在行業(yè)數(shù)據(jù)這一方面來看, 于2024年這個時間中, 全球企業(yè)AI定制市場規(guī)模已經(jīng)達到了大概870億美元這般巨大的程度, 而且依據(jù)預測得知, 到2026年時該市場規(guī)模將會突破1200億美元。在中國, 企業(yè)于AI定制領域呈現(xiàn)著獨有的發(fā)展態(tài)勢, 其投入增速比全球平均水平更高。2024年, 中國市場里企業(yè)的AI定制支出約達185億元人民幣, 跟去年相較, 同比增長約34%。此增長趨勢明確體現(xiàn)出企業(yè)對AI技術的態(tài)度正從起初的“嘗鮮”慢慢朝著深度“深耕”轉變了。首先是效率提升, 這一優(yōu)勢極為突出, 依據(jù)多家咨詢機構的調(diào)研數(shù)據(jù)顯示, 實施AI定制的企業(yè)在業(yè)務流程自動化進程中有著效率提升, 在效率提升方面平均能夠達成23%至41%的幅度。某大型家電企業(yè)在制造業(yè)中, 當引入AI質(zhì)檢系統(tǒng)后取得了令人矚目的成效。企業(yè)AI定制的核心價值顯著且體現(xiàn)在三個關鍵方面。此企業(yè)成功把產(chǎn)品缺陷檢測的時間, 從原來平均每批次45分鐘, 大幅度縮減改為12分鐘, 并且檢測準確率達到了99.3%、實實在在顯示出AI定制在提升效率這方面所具備的強大作用。接下來要說的是決策優(yōu)化, 傳統(tǒng)企業(yè)做決策常常依靠經(jīng)驗來進行判斷, 然而AI定制卻能夠依據(jù)海量的數(shù)據(jù)給出量化分析方面的支持, 有一家金融企業(yè)在布置了AI風控系統(tǒng)以后, 信貸審批的周期從平均3個工作日縮減到了4小時, 不良貸款率降低了大約1.8個百分點, 這些數(shù)據(jù)顯示出, AI定制并不是簡單的技術升級, 而是企事業(yè)運營模式的系統(tǒng)性變革。第三個要點是創(chuàng)新賦能, AI定制助力企業(yè)開拓新的業(yè)務增長點, 零售行業(yè)借助AI推薦系統(tǒng), 某連鎖超市把個性化推薦轉化率提高到17.6%, 促使整體銷售額增長約9.2%, 這種創(chuàng)新不是偶然發(fā)生的, 而是依據(jù)對企業(yè)數(shù)據(jù)的深度挖掘以及精準建模。實施企業(yè)AI定制通常涵蓋四個關鍵階段, 第一階段為需求分析, 此階段要明確企業(yè)所面臨的具體問題, 以及預期目標和可用資源, 該階段往往需時3到6周, 且涉及多個部門的協(xié)作溝通。第二階段為數(shù)據(jù)準備, 高質(zhì)量之舉乃是 AI 模型的根基, 企業(yè)必須針對現(xiàn)有的數(shù)據(jù)來實施清洗、標注以及整合的操作, 有數(shù)據(jù)表明, 數(shù)據(jù)準備一般是占據(jù)整個項目周期的 40%至 60%, 某物流企業(yè)于這個階段投入了大概 8 個月之久進行了此項舉動, 從而建立起了涵蓋 1200 萬條訂單記錄的數(shù)據(jù)倉庫, 以此為緊接著往后的模型訓練去營造基礎。第三階段處在模型開發(fā)跟訓練的進程中, 企業(yè)這時能夠抉擇建立自己團隊去做, 要么是跟合作對象一起開展開發(fā)工作, 自行搭建團隊這種做法適宜技術積累比較深厚的企業(yè), 與之不同的是合作開展開發(fā)能夠憑借專業(yè)機構所具備的技術方面的優(yōu)勢, 模型進行訓練所需要耗費的時間周期會依據(jù)項目復雜的程度而產(chǎn)生變化: 在簡單的場景當中也許僅僅需要兩星期到四個星期這么長的時間, 而要是處在非常復雜的場景之下, 那么所需要的時間很可能是三個月到六個月。再者第四階段是開展部署以及實施作進一步的優(yōu)化, 自從模型上線以后, 持續(xù)進行監(jiān)控以及優(yōu)化工作, 以此保證在實際業(yè)務當中的穩(wěn)定性以及有效性得以確保, 有數(shù)據(jù)表明, 大約68%的企業(yè)在AI部署之后的3個月之內(nèi)會進行最少一次的模型迭代。企業(yè)進行AI定制時也會面臨一些挑戰(zhàn), 數(shù)據(jù)隱私與安全可是首要的問題,企業(yè)于收集以及使用數(shù)據(jù)的過程當中, 要嚴格依照相關法律規(guī)定, 構建完善的數(shù)據(jù)保護機制, 技術人才短缺是另外一項障礙, 按照行業(yè)統(tǒng)計, 在2024年時中國企業(yè)方面AI人才所存在的缺口大概是52萬人, 人才競爭致使企業(yè)用人成本有所提高。需對AI定制項目的投資回報有著合理預期, 的確AI技術能夠帶來顯著效益, 然而并非所有企業(yè)都可快速獲取回報, 經(jīng)調(diào)研表明, 大概35%的企業(yè)于項目啟動之后的6個月之內(nèi)并未見到明顯成效, 主要緣由是需求不清晰或者數(shù)據(jù)質(zhì)量未達標準, 所以企業(yè)在推進AI定制之前, 得充分評估自身條件以及項目風險。企業(yè)AI定制會展現(xiàn)出三個趨向, 其一內(nèi)容為, 技術門檻漸漸降低, 因低代碼以及無代碼平臺的普遍應用, 致使更多企業(yè)得以參與至AI應用開發(fā)當中, 其二情況是, 行業(yè)解決方案愈發(fā)細致分化, 面向不同行業(yè)特性的專業(yè)化AI產(chǎn)品會持續(xù)不斷地涌現(xiàn)出來, 其三表現(xiàn)為, 人機協(xié)作模式進一步深入, AI會從取代人力朝著增強人力的方向轉變, 進而形成更為高效的工作方式。企業(yè)AI定制屬于一項系統(tǒng)工程, 這要求進行科學規(guī)劃, 還要有持續(xù)投入。唯有把技術能力跟業(yè)務需求緊密結合起來, 才能夠切實發(fā)揮AI的價值, 進而推動企業(yè)達成高質(zhì)量發(fā)展。